潘永平教授在纽约国际967线路测试“六朝松∙智控论坛”
——学者论坛系列报告
2024年7月10日，纽约国际967线路测试李世华教授邀请中山大学潘永平教授作了主题为“Composite Learning Tracking and Interaction Control for Compliantly Actuated Robots”的学术报告。
由于全球人口老龄化，机器人研究正从传统的工业机器人转向与人类共存、合作或协作的以人类为中心的机器人。考虑到人与机器人的物理交互，这些机器人被引入了顺从性。本次报告涵盖了在具有柔顺致动器的机器人的跟踪和交互控制方面的主要成果。提出了一种受小脑学习启发的数据驱动的在线学习方法，即复合学习，它提供了强大而一致的学习，彻底改变了现有的自适应系统。解决了将复合学习应用于机器人轨迹跟踪和交互控制的关键理论挑战，提高了它们的准确性、安全性和自然性。
图1 报告现场
报告人简介
图 2 潘永平教授
潘永平为中山大学的教授，是智能机器人实验室的负责人。他拥有控制理论和工程博士学位，在该领域拥有十多年的研究经验。他的工作专注于机器人的自动控制和机器学习，发表了超过180篇同行评审论文和重要引文。他是IEEE机器人和自动化学会广州分会的主席，为六家顶级期刊编辑，并组织了五次国际会议。他被Clarivate评为全球高被引研究员，被斯坦福大学评为世界顶尖2%科学家，在全球范围内发表了60多次学术演讲。
